[发明专利]公共交通的拥挤度识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种公共交通的拥挤度识别方法、装置、电子设备及存储介质，本发明通过对车辆各节车厢内部进行点云扫描，来获取各节车厢内部的点云数据，同时，再进行无效点云数据的去除，以及点云数据的拟合，以便提高点云精度，然后，再利用拟合后的点云数据，生成各节车厢内部的点云网格图，最后，基于每节车厢内部点的云网格图来生成对应车厢的乘客分布热度图，即可实现每节车厢拥挤度的识别，由此，本发明的车厢拥挤度检测无需使用传统的空气弹簧装置中的压力传感系统，因此，避免了压力传感系统需要定期维修检测的问题，降低了维修人工、时间和费用成本，同时，检测数据也不会受到车辆运行颠簸的影响，降低了检测误差，提高了检测的准确性。

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种公共交通的拥挤度识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

地铁作为城市交通的重要组成部分,担负着每日数以百万计人次的客运任务，其已成为人们日常出行最常用的交通工具之一，同时，随着城市化进程的推进和市民对高效便捷的轨道交通需求的不断提高,现代社会对地铁的服务能力提出了更高的要求，因此，对地铁车厢内的乘客数量进行检测，有利于合理引导客流，分散不同地铁路段的客流压力，是提升地铁服务能力的关键性手段。

目前，众多学者和科研人员对地铁客流引导技术进行了较为全面且深刻的研究，其中，国内外对于地铁客流引导的拥挤度分析也取得了突破性的研究成果，其是实现地铁客流引导的关键内容，在实际应用中，国内对该技术的实现手段为空气弹簧装置中的压力传感系统，即通过车辆行车过程中的震动，根据车厢重量来判断车厢人数，以此来实现拥挤度的检测，但该方案存在以下不足：需要车辆维修人员定期检查空气弹簧设备中的压力传感系统，维修人工、时间、费用成本较高，获得的检测数据也随着车辆运行过程的颠簸存在明显的误差；因此，提供一种维修人工、时间和费用成本低，以及检测误差小的拥挤度识别方法迫在眉睫。

发明内容

本发明的目的是提供一种公共交通的拥挤度识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有采用空气弹簧设备的压力传感系统来识别车厢拥挤度所存在的维修人工、时间和费用成本较高，以及检测误差较大的问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种公共交通的拥挤度识别方法，包括：

获取待识别车辆中各节车厢内部在进行分段点云扫描时，每个扫描段的点云数据集；

对于每节车厢对应的每个扫描段的点云数据集，对每个扫描段的点云数据集进行预处理，以去除每个点云数据集中的无效点云数据，得到每个扫描段的处理后的点云数据集，其中，任一点云数据集中的无效点云数据为任一点云数据集中用于表征车厢壁的点云数据；

对每个处理后的点云数据集进行拟合处理，得到每个扫描段对应的拟合点云数据集；

基于每节车厢的每个扫描段对应的拟合点云数据集，得到每节车厢内部的点云网格图；

根据每节车厢内部的点云网格图，生成每节车厢的乘客分布热度图，以便基于每节车厢的乘客分布热度图得到所述待识别车辆的拥挤程度。

基于上述公开的内容，本发明通过对车辆的各节车厢内部进行分段点云扫描，从而得到各节车厢内每个扫描段对应的点云数据集，然后，对每节车厢的各个扫描段的点云数据集进行预处理，以去除每个点云数据集中用于表征车厢壁的点云数据，基于上述步骤，即可得到仅表示车厢内乘客的点云数据，从而便于后续进行车厢拥挤度的识别；接着，再对每个扫描段处理后的点云数据集进行拟合处理，得到拟合点云数据集，该步骤可减少点云数据的误差，从而提高识别精度，其次，利用每节车厢对应的各个扫描段的拟合点云数据集，即可拼接得到每节车厢内部的点云网格图，最后，通过点云网格图来进行生成每节车厢的乘客分布热度图，即可完成每节车厢的拥挤度识别，即乘客分布热度图中不同颜色代表着不同数量的乘客，如热度图中红色区域代表乘客较多区域，为拥挤区，而绿色则代表乘客较少区域。